バックテストとは?

概要

バックテストは、金融市場への参加方法を最適化するための重要なステップとなります。これによって、自分のトレードのアイデアや戦略が理にかなっているか、利益を出せる可能性があるかを知ることができます。

しかし、シンプルな投資戦略のバックテストはどのように行えば良いのでしょうか。トレーディング戦略をテストする際に注意すべき点とは?バックテストはペーパートレードに似ていますか?この記事では、こういった質問に答えていきます。

はじめに

バックテストとは、トレーダーや投資家が新しい市場や戦略を模索する際に使用するツールです。データに基づいて価値のあるフィードバックを提供し、最初のアイデアが有効であったかどうかを教えてくれます。

バックテストは、取引する資産クラスにかかわらず、稼いだ資金を危険にさらす必要はありません。バックテストソフトを使ってシミュレーション環境を構築し、市場に対する特定のアプローチを最適化することができます。それでは、ここからさらに詳しく見ていきましょう。

バックテストとは、過去のデータに基づいて、あるトレーディング戦略がどのように実行されたかをテストすることで、その実行可能性を検証することです。つまり、過去のデータを使用して、ある戦略がどのように実行されたかを確認するのです。バックテストで良好な結果が得られれば、トレーダーや投資家は、その戦略をライブ環境に適用することができます。

しかし、この場合の良い結果とは何を意味するのでしょうか? さて、バックテストツールの目的は、特定の戦略のリスクと潜在的な収益性を分析することにあります。統計的なフィードバックに基づいて投資戦略を最適化・強化することで、潜在的な成果を最大限に引き出すことができます。よくできたバックテストは、その戦略が実際の取引環境で実行されたときに、少なくとも実行可能であることを保証してくれます。

もちろん、バックテストのプラットフォームやツールは、ある戦略が実行可能かどうか、あるいはリスクが高すぎるかどうかを検証するのにも有効です。バックテストの結果、最適なパフォーマンスが得られなかった場合は、その取引アイデアを破棄するか、修正する必要があります。しかし、それがテストされた市場の状況を考慮することも重要です。同じバックテストでも、市場の状況が変わると、矛盾した結果が出ることがあります。

より専門的なレベルでは、取引戦略のバックテストは、特にアルゴリズム取引戦略 (=自動売買) の場合には絶対に必要です。

バックテストの仕組みとは?

バックテストの大前提は、過去にうまくいったことは将来もうまくいくかもしれないということです。しかし、これを判断するのは非常に難しいことです。ある市場環境では利益が出ても、別の市場環境では完全に失敗する場合もあります。

誤解を招くようなデータセットでバックテストを行うと、理想的な結果が得られません。そのため、バックテスト期間中に、現在の市場環境を反映した良いサンプルを見つけることが重要です。これは、市場が常に変化しているため、特に難しいことです。

戦略のバックテストを行う前に、何を調べたいのかを決めておくとよいでしょう。戦略を成立させるには何が必要でしょうか? 逆に言えば、何があなたの仮説を反証することになるのでしょうか?これらを事前に知っていれば、結果が自分のバイアスに影響を与えることは難しくなります。

また、バックテストには、取引手数料や出金手数料など、ストラテジーに発生する可能性のあるコストも含める必要があります。また、高品質な市場データへのアクセスと同様に、バックテスト用のソフトウェアも非常に高価であることも忘れてはなりません。

その上で、バイナンス先物プラットフォームからの履歴データへのアクセスをご希望の方は、こちらの申請フォームから申請してください。

そして、バックテストは、あくまでテストであることを覚えておいてください。テクニカル分析やチャート作成と同様に、過去のデータに基づいて素晴らしい結果を出したとしても、それがうまくいくという保証は全くありません。

バックテストの例

Bitcoinの非常にシンプルな長期戦略を見てみましょう。

以下で説明するのが、今回のトレーディングシステムです。

20週移動平均線を超えた最初の週の終値でBitcoinを買います。
20週移動平均線を下回る最初の週の終値でBitcoinを売ります。

この戦略では、年に数回しかシグナルが出ません。2019年からの期間でどうなるか見てみましょう。

2019年以降のBitcoin週足チャート

この戦略は、測定されたタイムフレームで5つのシグナルを生成しました。

買い@ ~$4,000
売り@ ~$8,000
買い@ ~$8,500
売り@ ~$8,000
買い＠ ~$9,000

そのため、バックテストの結果では、この戦略は利益が出ていたはずです。この結果は、今後も同じように利益が出るということでしょうか。いいえ、違います。これは、この特定のデータセットを見れば、この戦略は利益を出しただろうということしか意味しません。この結果は、大まかなベンチマークぐらいに捉えると良いでしょう。

なお、今回は2年弱のデータしか見ていないことをご了承ください。これを実用的な戦略にしたいのであれば、さらに時間をさかのぼって、より多くの値動きで試してみる価値があるかもしれません。

とはいえ、これは期待できるスタートです。私たちの最初のアイデアは健全であり、さらに最適化することで、そこから投資戦略を生み出すことができるかもしれません。もしかしたら、シグナルの信頼性を高めるために、もっと多くの指標やテクニカル指標を取り入れることを考えても良いかもしれません。自分の考え、投資の時間軸、リスクの許容範囲など、投資戦略はすべては自分次第です。

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バックテストとペーパートレードの比較

さて、バックテストがどのようなものか大まかに理解したところで、非常にシンプルな投資戦略を見てみましょう。また、過去の実績が将来の結果を示すものではないことも理解しましょう。

では、どうすれば現在の市場環境に合わせてシステマティックな戦略を最適化できるのでしょうか。実際の市場で試すことができますが、実際の資金を危険にさらしたくはないです。そのために、フォワード・パフォーマンス・テスト、またはペーパー・トレーディングと呼ばれるツールがあります。

ペーパートレードとは、実際の取引環境で戦略をシミュレーションすることです。取引内容は記録されていますが、実際の資金は使われていないため、ペーパートレードと呼ばれています。これにより、戦略を改善し、そのパフォーマンスを把握するための新たなステップが得られます。

それは素晴らしいことですが、実際には何からはじめればいいのでしょうか?バイナンス先物テストは、資金を危険にさらすことなく、現在の市場で戦略を試すのに最適な場所です。数分でアカウントを作成し、リアルタイムの市場でのライブトレードと同様の環境で戦略を試すことができます。

ここで注意しなければならないのは、「チェリー・ピッキング」です。これは、偏った視点を確認するためにデータの一部だけを選択することを意味します。フォワードテストのポイントは、あたかもリアルタイムで起こるかのように戦略を試すことです。システムが何かをするように指示したら、それがすぐに実行されます。個人的なバイアスに基づいて「良さそうなトレード」だけを選んでしまうと、システマティックな戦略のテストは有効ではなくなってしまいます。

手動バックテストと自動バックテスト

マニュアルバックテストでは、チャートやヒストリカルデータを分析し、ストラテジーに沿って手動で取引を行います。自動化されたバックテストは基本的に同じことを行いますが、そのプロセスはコンピュータコード (Pythonなどのプログラミング言語や専用のバックテストソフトウェアを使用) によって自動化されています。

多くのトレーダーは、戦略パフォーマンスを評価するために、GoogleやExcelのスプレッドシートを使用しています。これらのドキュメントは、戦略テスターのレポートのようなものです。これらには、取引プラットフォーム、資産クラス、取引期間、勝ち負けの回数、シャープレシオ、最大ドローダウン、純利益など、あらゆる種類の情報が含まれている場合があります。

簡単に説明すると、シャープレシオは、リスクに関連して戦略の潜在的なROIを評価するために使用されます。シャープレシオの値が高いほど、その投資や取引の戦略が魅力的であることを示しています。

最大ドローダウンは、トレーディング戦略が最後のピークに比べて最悪のパフォーマンスを示した瞬間 (すなわち、分析期間中にポートフォリオが受けた最大の下落率) を表しています。

まとめ

多くのシステマティックトレーダーや投資家は、自分の戦略にバックテストを活用しています。バックテストはアルゴトレーダーのツールキットに欠かせないものの1つです。

一方で、バックテストの結果を解釈するのは難しいものです。バックテストの手法に自分の偏見を刷り込むのは簡単です。バックテストだけでは利益を生むトレーディング戦略を生み出すことはできませんが、いくつかのアイデアを試したり、市場の動向を把握したりするのに役立ちます。